Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ingeniería Escuela de Estudios de Posgrado Maestría en Artes en Tecnologías de la Información y Comunicación APLICACIÓN QUE ALMACENA LOS DATOS Y GENERA REPORTES DE LAS MEDICIONES QUE REALIZAN LAS EMPRESAS ELÉCTRICAS MUNICIPALES, DISTRIBUIDORAS DE ENERGÍA ELÉCTRICA, DE ACUERDO A LAS NORMAS DE LA COMISIÓN NACIONAL DE ENERGÍA ELÉCTRICA Ing. Mario Enrique López Herrarte Asesorado por la Inga. Ma. Gabriela María Díaz Domínguez Guatemala, agosto de 2018
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Universidad de San Carlos de Guatemala
Facultad de Ingeniería
Escuela de Estudios de Posgrado
Maestría en Artes en Tecnologías de la Información y
Comunicación
APLICACIÓN QUE ALMACENA LOS DATOS Y GENERA REPORTES DE LAS
MEDICIONES QUE REALIZAN LAS EMPRESAS ELÉCTRICAS MUNICIPALES,
DISTRIBUIDORAS DE ENERGÍA ELÉCTRICA, DE ACUERDO A LAS NORMAS
DE LA COMISIÓN NACIONAL DE ENERGÍA ELÉCTRICA
Ing. Mario Enrique López Herrarte
Asesorado por la Inga. Ma. Gabriela María Díaz Domínguez
Guatemala, agosto de 2018
UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA
FACULTAD DE INGENIERÍA
APLICACIÓN QUE ALMACENA LOS DATOS Y GENERA REPORTES DE LAS
MEDICIONES QUE REALIZAN LAS EMPRESAS ELÉCTRICAS MUNICIPALES,
DISTRIBUIDORAS DE ENERGÍA ELÉCTRICA, DE ACUERDO A LAS NORMAS
DE LA COMISIÓN NACIONAL DE ENERGÍA ELÉCTRICA
TRABAJO DE GRADUACIÓN
PRESENTADO A JUNTA DIRECTIVA DE LA
FACULTAD DE INGENIERÍA
POR
MARIO ENRIQUE LÓPEZ HERRARTE
ASESORADO POR LA INGA. MA. GABRIELA MARÍA DÍAZ DOMÍNGUEZ
AL CONFERÍRSELE EL TÍTULO DE
MAESTRO EN ARTES EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y
COMUNICACIÓN
GUATEMALA, AGOSTO DE 2018
UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA
FACULTAD DE INGENIERÍA
NÓMINA DE JUNTA DIRECTIVA
DECANO Ing. Pedro Antonio Aguilar Polanco
VOCAL I Ing. Ángel Roberto Sic García
VOCAL II Ing. Pablo Christian de León Rodríguez
VOCAL III Ing. José Milton de León Bran
VOCAL IV Br. Oscar Humberto Galicia Núñez
VOCAL V Br. Carlos Enrique Gómez Donis
SECRETARIA Inga. Lesbia Magalí Herrera López
TRIBUNAL QUE PRACTICÓ EL EXAMEN GENERAL PRIVADO
DECANO MSc. Ing. Pedro Antonio Aguilar Polanco
EXAMINADOR MSc. Ing. Marlon Antonio Pérez Türk
EXAMINADOR M.A. Ing. Hugo Humberto Rivera Pérez
EXAMINADOR M.A. Ing. Edgar Darío Álvarez Cotí
SECRETARIA MSc. Inga. Lesbia Magalí Herrera López
HONORABLE TRIBUNAL EXAMINADOR
En cumplimiento con los preceptos que establece la ley de la Universidad de
San Carlos de Guatemala, presento a su consideración mi trabajo de
graduación titulado:
APLICACIÓN QUE ALMACENA LOS DATOS Y GENERA REPORTES DE
LAS MEDICIONES QUE REALIZAN LAS EMPRESAS ELÉCTRICAS
MUNICIPALES, DISTRIBUIDORAS DE ENERGÍA ELÉCTRICA, DE
ACUERDO A LAS NORMAS DE LA COMISIÓN NACIONAL DE ENERGÍA
ELÉCTRICA
Tema que me fuera asignado por la Dirección de la Escuela de Estudios de
Posgrado, con fecha agosto de 2018.
Mario Enrique López Herrarte
ACTO QUE DEDICO A:
Dios Por darme la vida, la oportunidad de estudiar, de
aprender y finalizar esta maestría.
Mi esposa Con mucho amor, por ser mi complemento y
apoyarme en todo momento.
Mis hijos Con todo mi amor, por ser mi motivación. Ánimo todo
es posible.
Mis padres Gracias, por su amor y apoyo incondicional.
Mis hermanas, Por ser parte de mi vida.
mis sobrinos y Gracias, por todo lo que se ha compartido.
demás familia
Mis amigos Por su amistad y por saber escucharme en todo
momento. Especialmente, con los que compartimos
en esta maestría. Muchas gracias por su apoyo.
Mi comunidad Gracias, por sus oraciones y por sus consejos.
AGRADECIMIENTOS A:
Dr. Jacobo
Estuardo Ponce
Chavarría
Por ser mi amigo, mi hermano y sobre todo luz en mi
vida. Que en paz descanse.
Comisión
Nacional de
Energía Eléctrica
Por darme la oportunidad de realizar mi trabajo de
graduación y apoyarme en todo momento.
Servicios
Técnicos Y
Profesionales
STYP
Especialmente al Ing. Cristian González, gracias por
su apoyo incondicional.
Mi asesora Gracias por su apoyo y por el tiempo invertido para
concluir este proyecto.
Mis catedráticos Por compartir y transmitir sus conocimientos.
Universidad de
San Carlos de
Guatemala
Por ser mi alma máter y darme la oportunidad de
estudiar esta Maestría.
I
ÍNDICE GENERAL
ÍNDICE DE ILUSTRACIONES ........................................................................... III
LISTA DE SÍMBOLOS ........................................................................................ V
GLOSARIO ....................................................................................................... VII
RESUMEN ......................................................................................................... IX
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y FORMULACIÓN DE PREGUNTAS
ORIENTADORAS .............................................................................................. XI
OBJETIVOS ...................................................................................................... XV
MARCO METODOLÓGICO ............................................................................ XVII
10. Resultados de la medición ...................................................................... 37
11. Tensión (V) medida por día .................................................................... 37
12. Tensión (V) medida por hora .................................................................. 38
V
LISTA DE SÍMBOLOS
Símbolo Significado
CNEE Comisión Nacional de Energía Eléctrica
EEMs Empresas Eléctricas Municipales distribuidoras de
Energía Eléctrica
ERP Enterprise Resource Planning
FTP File Transfer Protocol
NTSD Normas Técnicas del Servicio de Distribución
XML eXtensible Markup Language
VI
VII
GLOSARIO
Armónico Las corrientes armónicas son perturbaciones de
la corriente eléctrica, cuya frecuencia es múltiplo
“n” de la frecuencia fundamental de 60 Hertz. Por
ejemplo, para una frecuencia fundamental de 60
Hz, el armónico de rango n = 3 presentará una
frecuencia de 180 Hz.
CNEE La Comisión Nacional de Energía Eléctrica es
una entidad, cuya misión es velar por el
cumplimiento de la Ley General de Electricidad y
su Reglamento, regulando a favor de la
eficiencia, estabilidad y sostenibilidad del
subsector eléctrico en Guatemala.
Flicker Es una perturbación rápida en la amplitud de la
tensión, se presenta de forma repetitiva y
permanente. Su magnitud oscila entre un 90 % y
un 10 % del voltaje nominal.
JAVA Lenguaje de programación orientado a objetos.
Es posible utilizarlo en varios sistemas
operativos.
VIII
MySQL Sistema de administración de bases de datos
relacionales para almacenar y administrar la
información.
IX
RESUMEN
Las Empresas Eléctricas Municipales (EEM’s), para analizar la calidad de
energía eléctrica que distribuyen a sus usuarios, utilizan el equipo CIRCUTOR
Serie AR5L para medir la regulación de tensión y el desbalance de tensión. El
software que permite la comunicación con el equipo de medición, se llama
PowerVision Plus y se emplea para la descarga de la memoria de los archivos
de medición. (Circuitor.es, 2015). La Comisión Nacional de Energía Eléctrica
(CNEE) debe procesar estos archivos para saber si las EEM’s cumplen con las
Normas Técnicas del Servicio de Distribución (NTSD).
El análisis lo realizan manualmente, ya que no tienen un software
específico para dicho procedimiento. Por tal motivo, se encontró la necesidad
de realizar una aplicación que analice y almacene los datos de las mediciones
del control de las EEM’s y que genere los reportes solicitados por la CNEE,
para analizar la calidad del producto técnico y con esta información tomar las
medidas necesarias para reducir las variaciones de voltaje y daños a equipos
eléctricos.
Para ello, se diseñó la arquitectura de sistemas que permite el ingreso,
almacenamiento, procesamiento y consulta de la información de regulación y
desbalance de tensión para las mediciones de calidad del producto de energía
eléctrica, desarrollando una aplicación (ANERSOFT) en lenguaje JAVA, que
recopila y almacena la información necesaria, en una base de datos MySQL,
para luego generar los reportes solicitados por la CNEE. También se diseñó el
esquema de base de datos analítico que permite realizar el cálculo de los
indicadores de regulación y desbalance de tensión para conocer la calidad del
X
producto técnico entregado al usuario; y calcular las indemnizaciones a los
usuarios cuyas mediciones salieron fuera de las tolerancias establecidas por la
CNEE. Con esta información se retroalimenta a las EEM's para que corrijan la
red de distribución de energía eléctrica y así reducir las variaciones de voltaje y
daños a equipos eléctricos. Finalmente, se encontró que la aplicación
ANERSOFT redujo el tiempo en el que se procesa y genera la información, de
quince minutos a aproximadamente un minuto.
Con la información almacenada en la base de datos MySQL, pueden
tomarse en cuenta otros datos, que son útiles para calcular indicadores que
ayudarán a realizar un mejor análisis de la calidad de energía eléctrica.
XI
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y FORMULACIÓN DE
PREGUNTAS ORIENTADORAS
La CNEE, con la finalidad de cumplir y hacer cumplir la Ley General de
Electricidad y sus Reglamentos y modificaciones, hizo público
internacionalmente en 2012 que estaba interesada en recibir OFERTAS técnico
– económicas en cuanto a la selección de una Empresa Consultora
Especializada que le brinde apoyo en la coordinación, implementación y
desarrollo de Software de cumplimiento normativo de calidad de servicio para
empresas distribuidoras de energía eléctrica con menos de 60 mil usuarios, con
el objeto de asegurar el fiel cumplimiento de lo establecido en el marco
regulatorio vigente.
Ninguna empresa logró cumplir en totalidad con las normas emitidas por la
CNEE y por lo tanto, no utilizan un sistema informático que les ayude a
estandarizar información proporcionada por cada distribuidor de energía
eléctrica.
La CNEE, por medio de las normas de calidad de distribución de energía
eléctrica, exige a los distribuidores envíen mensualmente las mediciones que
realizan en los distintos puntos de la red, y también que entreguen
semestralmente el cálculo de los indicadores globales, para calificar la calidad
con que se proveen los servicios de energía eléctrica, tanto en el punto de
entrega como en el punto de utilización de tales servicios, utilizando el
parámetro de la calidad del producto. (NTSD 1999)
XII
Los distribuidores cumplen con estos requisitos de medición y los
resultados los ingresan manualmente en una hoja de Excel, cuyo formato fue
diseñado por la CNEE, en ausencia de un sistema informático para esto. Luego
con los datos ingresados sacan sus reportes y elaboran un informe, el cual
suben al sitio web de la CNEE.
La CNEE lee el reporte, pero tiene la incertidumbre si la información
proporcionada por el distribuidor es óptima, pues hay usuarios inconformes que
se cambian de distribuidor por problemas en el servicio.
Con todo esto se puede deducir que las empresas eléctricas municipales,
distribuidoras de energía eléctrica, no llevan el historial de las mediciones del
control de la distribución de la misma, debido a eso no pueden analizar la
calidad de su servicio.
No todos los distribuidores de energía eléctrica cumplen con enviar el
reporte semestral y algunos de los que sí lo entregan no envían los indicadores
globales. Además, no quieren invertir en tecnología, prefieren hacerlo
manualmente en una hoja de Excel y con esto existe la posibilidad de modificar
las mediciones dando lugar a que la información no sea cien por ciento
confiable.
Los clientes están insatisfechos por el mal servicio de energía eléctrica y
en algunos casos ven en la facturación mensual un cobro injusto por el servicio,
y por si fuera poco, no reciben una indemnización por daños ocasionados a sus
equipos eléctricos con reducida vida útil o bien dañados y/o quemados.
XIII
Ante tal inconveniente se formula la siguiente pregunta:
¿De qué forma las empresas eléctricas municipales, distribuidoras de
energía eléctrica, podrían automatizar sus mediciones de control de regulación
y desbalance de tensión para generar los reportes solicitados por la Comisión
Nacional de Energía Eléctrica, para analizar la calidad del producto técnico, así
reducir las variaciones de voltaje y daños a equipos?
Y teniendo en cuenta lo anterior surgen estas interrogantes:
¿Cuál es el diseño de la arquitectura de sistemas que permita el ingreso,
almacenamiento, procesamiento y consulta de la información de regulación y
desbalance de tensión para las mediciones de calidad del producto de energía
eléctrica?
¿Qué información se recopilará y se almacenará para generar los reportes
solicitados por la Comisión Nacional de Energía Eléctrica CNEE?
¿Cuál es el diseño del esquema de base de datos analítico que permita
realizar el cálculo de los indicadores de regulación y desbalance de tensión
para conocer la calidad del producto técnico entregado al usuario; así reducir
las variaciones de voltaje y daños a equipos eléctricos y calcular las
indemnizaciones a los usuarios cuyas mediciones salieron fuera de las
tolerancias establecidas por la CNEE?
XIV
XV
OBJETIVOS
General
Desarrollar una aplicación que analice y almacene los datos de las
mediciones del control de las Empresas Eléctricas Municipales, distribuidoras
de energía eléctrica, y que genere los reportes solicitados por la Comisión
Nacional de Energía Eléctrica para analizar la calidad del producto técnico, así
reducir las variaciones de voltaje y daños a equipos eléctricos.
Específicos
1. Diseñar la arquitectura de sistemas que permita el ingreso,
almacenamiento, procesamiento y consulta de la información de
regulación y desbalance de tensión para las mediciones de calidad del
producto de energía eléctrica.
2. Recopilar y almacenar la información necesaria para generar los reportes
solicitados por la Comisión Nacional de Energía Eléctrica CNEE.
3. Diseñar el esquema de base de datos analítico que permita realizar el
cálculo de los indicadores de regulación y desbalance de tensión para
conocer la calidad del producto técnico entregado al usuario; así reducir
las variaciones de voltaje y daños a equipos eléctricos y calcular las
indemnizaciones a los usuarios cuyas mediciones salieron fuera de las
tolerancias establecidas por la CNEE.
XVI
XVII
MARCO METODOLÓGICO
Tipo de estudio:
El tipo de estudio es cuantitativo porque se desarrolló un sistema que recolecte,
almacene, analice e interprete los valores de las mediciones de energía
eléctrica. Estos datos son numéricos y se obtienen, a partir de un instrumento
que se emplea para el análisis de la calidad de la misma, instalado en un punto
final de la red de distribución dentro del área rural de Guatemala.
Diseño:
Es un diseño no experimental, porque el sistema es un estudio empírico de la
situación que se genera en la industria de la distribución de energía eléctrica,
que las Empresas Eléctricas Municipales lo utilicen para procesar la información
obtenida en las mediciones realizadas. Con estas mediciones, se elaboran
reportes cuyos resultados se compararon con los generados por los cálculos
manuales que hacen las EEM’s, se observó qué tan exacto pudo ser el sistema.
Alcance:
De acuerdo al tema que se plantea, el alcance es descriptivo, ya que la
aplicación propuesta sirvió para demostrar con precisión que es importante
analizar y almacenar la información de las mediciones que efectúan las EEMs,
así cumplir con las normas establecidas por la CNEE.
En la Tabla I, se puede observar las variables y subvariables.
XVIII
Tabla I. Variables y subvariables Variables Definición Sub-
variables Indicadores
Calidad de energía eléctrica. Diseño de la arquitectura de sistemas Diseño del Esquema de la Base de Datos
Se utiliza un analizador de calidad de energía eléctrica, el cual genera un archivo binario con los datos de las mediciones, luego se utiliza el software propietario para convertirlo a un archivo de texto. La aplicación desarrollada procesa este archivo y almacena la información en una base de datos. Permite el ingreso, almacenamiento, procesamiento y consulta de la información de regulación y desbalance de tensión para las mediciones de calidad del producto de energía eléctrica Permite realizar el cálculo de los indicadores de regulación y desbalance de tensión para conocer la calidad del producto técnico.
Tensión eléctrica Energía
Magnitud de la energía eléctrica en el punto (Voltios). Magnitud de la Energía consumida durante el período de medición (Kilowatt/hora). Porcentaje de transaccionalidad con relación a las mediciones tomadas Cantidad de registros almacenados
Fuente: elaboración propia.
Técnicas de recolección de información:
Las técnicas de recolección de información partieron del procesamiento
de los datos recolectados en las mediciones realizadas en los puntos de
distribución de usuarios finales y de los procedimientos que se utilizan para
XIX
llevar a cabo para obtener la calidad del producto técnico, en este caso, la
energía eléctrica. También el análisis de la información para generar los
reportes que deben enviarse a la CNEE y de ser necesario calcular la
indemnización a los usuarios que recibieron el producto fuera de los rangos
establecidos.
Fases del estudio
Análisis del sistema
Diseño de casos de uso
Se describió la secuencia de interacciones que tiene el usuario con el
sistema para determinar el comportamiento del mismo. Duración una
semana.
Diagrama de infraestructura
Se hizo el diseño de todos los componentes tecnológicos que se
utilizaron para que el sistema funcione correctamente. Duración una
semana.
Diagrama de arquitectura
Se hizo el diseño de la arquitectura de sistemas adecuada para el
desarrollo del software. Duración una semana.
Diseño de la base de datos.
En esta fase se elaboró el diagrama de la base de datos a utilizar para
almacenar los datos de las mediciones. Duración una semana.
Atributos de calidad
Se evaluaron los aspectos necesarios para determinar que el software
realizado es portable, factible, eficiente, fácil de usar, escalable. Duración
una semana.
Duración estimada de esta fase: cinco semanas.
XX
Desarrollo de la aplicación
Creación de base de datos
Se creó la base de datos en MySQL y se crearon las tablas de acuerdo al
diseño. Duración una semana.
Desarrollo de módulos
Se programó en lenguaje JAVA
o Importación de datos
Las Empresas Eléctricas Municipales miden la calidad de energía
eléctrica que distribuyen a los usuarios finales, por tal motivo,
instalan un instrumento para el análisis de la calidad de energía
eléctrica en un punto de distribución durante un tiempo definido
que puede ser de 1 a 2 semanas. Luego de esto, se descarga del
aparato un archivo binario que contiene los datos de la medición y
por medio del software del proveedor del instrumento de análisis
de la calidad de energía eléctrica, se convierte a otro archivo de
texto legible que contiene la información que se va a procesar.
Duración una semana.
o Procesamiento de datos
El software que desarrollado es capaz de leer el archivo de texto,
interpretarlo y extraer los valores de fecha, tiempo y tensión de
energía, entre otros, para luego almacenarlos en una base de
datos. Duración una semana.
o Reportería
Se crearon los reportes necesarios que solicita la CNEE. Duración
una semana.
XXI
Implementación
o Despliegue en ambiente de pruebas
Se observó el funcionamiento de la aplicación en ambiente de
pruebas en donde se corrigieron los errores que fueron surgiendo.
Duración una semana.
o Despliegue en ambiente de certificación
Se evaluó el desempeño del sistema para certificar su
funcionamiento. Duración una semana.
o Despliegue en ambiente de producción
El sistema está listo para que lo empiecen a utilizar con toda
libertad. Duración una semana.
Duración estimada de esta fase: 7 semanas.
Análisis de la información
Leer información base de datos
La aplicación desarrollada hace las consultas a la base de datos.
Duración 10 días.
Creación de fórmulas para indicadores
Se calculó por medio de las fórmulas dadas por la CNEE los índices e
indicadores necesarios para evaluar la calidad del producto técnico.
Duración 10 días.
Hacer cálculos y obtener resultados
Se hicieron los cálculos y se tienen los resultados obtenidos por las
fórmulas antes mencionadas. Duración 9 días.
Verificación de resultados
Se evaluó si los resultados obtenidos son los correctos. Duración 9 días.
Elaboración de reportes
Se hizo el formato que muestra los reportes que incluye los resultados de
los cálculos realizados. Duración 9 días.
XXII
Verificación de reportes
Se evaluó si los reportes cumplen con lo establecido por la CNEE.
Duración 9 días.
Duración estimada de esta fase: 8 semanas.
XXIII
INTRODUCCIÓN
Un buen número de personas temen incursionar en el mundo de la
Tecnología de la Información, a veces por desconocimiento y otras por evitar
moverse de su zona de confort. Realizan procesos en sus tareas diarias por
rutina y no se detienen a pensar que la tecnología es una forma de ayudarles a
mejorar y a agilizar su trabajo. Tal es el caso de las EEMs en el área rural, que
realizan la función de distribución de energía eléctrica a diversos sectores,
tratan de hacerlo de la mejor manera posible; primero para cumplir con las
normas establecidas por la CNEE, las cuales indican que deben realizarse
mediciones periódicas para determinar si existe una buena calidad del producto
técnico que ofrecen a sus clientes; segundo, para satisfacer las necesidades de
los usuarios finales; olvidándose al final de aprovechar las ventajas que ofrece
la Tecnología de la Información, que les facilitaría dicho proceso.
La CNEE en su afán de velar por la calidad del producto de energía
eléctrica que se entrega a los usuarios, tomó la iniciativa de buscar oferentes
que pudieran desarrollar un sistema informático que facilitara el trabajo de las
EEMs a la hora de recolectar los datos de las mediciones de energía eléctrica,
no encontrándose ninguna empresa que lo hiciera.
Aprovechando este requerimiento, el presente trabajo contiene la
información del software ANERSOFT que se desarrolló en lenguaje JAVA de
acuerdo a lo establecido por la CNEE, demostrando así, cómo la Tecnología de
la Información ayudó a optimizar los procesos de las mediciones de energía
eléctrica que deben realizar las EEMs, para evaluar la calidad del producto que
XXIV
ofrecen a sus usuarios. También cómo esto repercute en los usuarios finales
que se beneficiarán al tener un mejor servicio de energía eléctrica.
En el primer capítulo, se describen los antecedentes que originaron el
presente trabajo, al contar con la necesidad de la CNEE de utilizar una
aplicación que contribuya a tener una mejor calidad de información con
respecto al servicio que brindan las EEMs y que reciben los usuarios finales.
En el segundo capítulo, se hace la justificación de cómo puede la
Tecnología de la Información ayudar a resolver el problema planteado.
En el tercer capítulo, se indican los alcances que tendrá el trabajo de
graduación desde las perspectivas investigativa, la cual es de forma descriptiva,
técnica y de resultados.
En el cuarto capítulo, se detallan los conceptos teóricos que forman parte
del presente trabajo, que incluye las Normas Técnicas del Servicio de
Distribución de Energía Eléctrica, arquitectura de sistemas, arquitectura de
software en capas, inteligencia de negocios y estructura de los datos.
En el capítulo cinco, se presentan los resultados incluyendo el diseño de la
arquitectura de sistemas, para que la aplicación (ANERSOFT) desarrollada en
lenguaje JAVA permita el ingreso, almacenamiento, procesamiento y consulta
de la información de regulación y desbalance de tensión para las mediciones de
calidad del producto de energía eléctrica. También el diseño del esquema de la
base de datos en MySQL que permite recopilar y almacenar la información
necesaria para generar los reportes solicitados por la CNEE, así reducir las
variaciones de voltaje, daños a equipos eléctricos y calcular las
XXV
indemnizaciones a los usuarios cuyas mediciones salieron fuera de las
tolerancias establecidas por la CNEE.
Finalmente, en el capítulo seis, se describe el análisis y la discusión de los
resultados obtenidos de la implementación del sistema tecnológico ante la
CNEE.
XXVI
1
1. ANTECEDENTES
La Comisión Nacional de Energía Eléctrica durante 2013 y 2014,
determinó la necesidad de dar apoyo técnico a las Empresas Eléctricas
Municipales. Los objetivos que se plantearon fueron: identificar aspectos
normativos que sean particulares de EEMs y apoyar en la definición de
aspectos que mejoren el control y cumplimiento normativo de las EEMs. (CNEE,
2013)
En julio de 2014, la CNEE lanzó el concurso 3436861 en Guatecompras
para el “Desarrollo del Software para apoyo del cumplimiento normativo de las
Empresas Eléctricas Municipales” (CNEE, 2014), el cual fue anulado, porque el
único oferente no cumplió los requisitos estipulados en las bases de cotización.
Al ser un software muy especializado y de uso en empresas gubernamentales
municipales se considera que no hay interés comercial en el desarrollo del
mismo.
En el 2016 existen en el mercado soluciones de software que contienen
herramientas que ayudan a los distribuidores de energía eléctrica para el
análisis de la información, tal es el caso de la empresa española Tecon
Soluciones Informáticas, con 33 años de experiencia, ofrece una aplicación
desarrollada sobre el ERP de Microsoft Dynamics NAV llamada Vertical
Distribución Eléctrica. Tiene como objetivo la integración de los procesos
realizados para la gestión de empresas del sector de distribución eléctrica.
Facilita y agiliza la obtención de información desglosada por consumos de
potencia, energía activa y/o reactiva en cada uno de los diferentes períodos.
Ayuda a la configuración de los concentradores para las capturas
2
automatizadas de lecturas diarias y de cierre con un módulo externo integrado
en la aplicación, actualmente para los concentradores de Circuitor PLC800. El
módulo obtiene la información en remoto e incluye un control de incidencias
integrado en la aplicación. (Tecon, 2012)
También se puede mencionar la empresa española Innova, con 20 años
de experiencia, que cuenta con una amplia experiencia en servicios
informáticos para empresas del sector eléctrico, industrial y de servicios.
Tiene una solución desarrollada, iGSEDiS, software para distribuidoras de
energía eléctrica, con arquitectura cliente/servidor que almacena la información
en una base de datos SQL Server 2008, posee un entorno visual, multiusuario,
multitarea y multiproceso, admite personalizaciones estratégicas o exclusivas.
Dispone de una gama de complementos para hacer del software habitual, un
software de gestión de distribución de energía eléctrica aún más completo como
iGSEcWeb web canal gestor de relaciones para intercambio de información en
formato XML, según la Oficina de Cambios de Suministrador OCSUM entre
agentes del mercado, del módulo intercompany para comunicación de datos y
procesos en tiempo real con IGSECom, que es un módulo para la
comercialización, servicio y atención al cliente. (Igse.innova-soft.com, 2013)
Además, la empresa canadiense CYME, con 30 años en el mercado, cuyo
propósito es el de proveer a la industria eléctrica internacional con herramientas
analíticas avanzadas para el estudio de sistemas de potencia. Tiene disponible
el programa CYMDIST, que permite realizar varios tipos de estudios en
sistemas equilibrados o desequilibrados, monofásicos, bifásicos o trifásicos, con
configuración radial, en anillo o mallada. El programa fue diseñado para realizar
estudios de planeamiento y simular el comportamiento de las redes de
distribución en distintas condiciones de funcionamiento y distintos escenarios.
3
Incluye varias funciones incorporadas necesarias para el planeamiento, la
explotación y el análisis de las redes de distribución. Todos los datos están
almacenados en tablas SQL y archivos XML que pueden poblarse o consultarse
fácilmente desde aplicaciones de terceras partes. Está disponible como
programa Objeto de Microsoft (Component Object Model (COM)) se puede
incorporar a otras aplicaciones compatibles con COM. (Cyme.com, 2016)
Esto indica que en otros países existen soluciones informáticas que se
utilizan para el estudio de la información que se genera de la distribución de
energía eléctrica. En Guatemala no se podrían implementar, porque no cumplen
con las normas que establece la CNEE.
4
5
2. JUSTIFICACIÓN
La línea de investigación sobre la cual se trabaja es sistemas para
impulsar la inteligencia de negocios.
Se encontró la necesidad de apoyar a la CNEE, para optimizar la
información que reciben de parte de las Empresas Distribuidoras de Energía
Eléctrica, específicamente las EEM’s. Actualmente existen 16 distribuidores
con menos de 100,000 usuarios, en su mayoría están vinculadas a la
municipalidad, las cuales prestan el servicio de distribución final en las regiones
de oriente y occidente. (Ver tabla II).
La calidad del servicio de distribución se evalúa con mediciones de varios
parámetros, dentro de los cuales se encuentra el nivel de tensión. El objetivo
de medir el nivel de tensión es el de calcular el indicador de regulación de
tensión y el de la tolerancia para saber si está entre los rangos establecidos
conforme a lo indicado a las NTSD y la Resolución CNEE-38-2003. De esta
manera es que las EEM’s realizan mensualmente la evaluación del producto
suministrado.
En el 2015, los datos obtenidos no fueron 100 % confiables y no se puede
afirmar completamente que estén cumpliendo con las Normas Técnicas del
Servicio de Distribución NTSD. Los datos se ingresan manualmente dando
lugar a que se puedan modificar a conveniencia, lo cual afecta en el
cumplimiento de las NTSD. Además, no tienen un historial de la información
recopilada ocasionando que no puedan generar reportes de fechas anteriores
con los cuales pueden analizar y comparar la calidad del producto.
6
Partiendo de lo anterior, se pretende mejorar el procesamiento de datos
que proporcionan las EEM’s ofreciéndoles una aplicación amigable por medio
de la cual podrán almacenar la información de mediciones y luego generar
reportes confiables a la CNEE.
Tabla II. Usuarios de las EEMs
Empresa Eléctrica 2012 2013 2014 2015 2016
Quetzaltenango 47,432 50,000 50,665 49,572 55,459
Huehuetenango 27,500 28,000 33,982 36,066 37,300
Puerto Barrios 22,150 22,350 22,888 23,991 24,225
Zacapa 13,843 14,350 16,480 20,367 20,902
San Pedro Sacatepéquez 14,083 14,350 15,190 15,793 16,574
Jalapa 12,062 12,050 12,111 13,143 14,556
Retalhuleu 10,733 11,501 13,767 14,172 14,502
Joyabaj 10,656 10,890 11,387 13,442 14,300
San Marcos 8,083 8,150 8,889 9,816 10,132
Guastatoya 7,524 7,650 8,035 8,163 8,589
Gualán 3,843 3,950 4,985 6,098 5,325
Playa Grande, Ixcán 4,147 4,290 4,329 4,691 4,779
Santa Eulalia 3,245 3,350 4,071 4,309 4,309
Tacaná 1,073 1,075 1,137 1,132 1,132
San Pedro Pinula 1,042 1,090 1,338 1,373 1,414
Hidroeléctrica Patulul 679 680 711 668 666
TOTAL 188,095 193,726 209,965 222,796 234,164
Fuente: CNEE, 2013.
Las empresas al tener un historial de la información pueden brindar un
mejor producto a los usuarios finales. También la CNEE tendrá las herramientas
necesarias para evaluar el desempeño de los distribuidores del producto.
Al brindar una mejor calidad del producto, los beneficiados serían los usuarios
finales que son los que consumen la energía eléctrica, que es ahora una
necesidad básica.
7
Este estudio ayudará a otras áreas a ser más eficientes y en las cuales la
CNEE necesite reforzar la información.
La aplicación a desarrollar servirá para facilitar el cumplimiento normativo
de las Empresas Eléctricas Municipales, por medio de la creación e
implementación de procesos ágiles que permitan generar los reportes que
establecen las normas vigentes relacionadas a los temas de calidad del servicio
de distribución. Además, tendrá la capacidad de recopilar, almacenar, procesar
y reportar la información regulatoria y de gestión, con capacidad de registrar 5
años o más de información por EEMs.
Los datos recolectados en las mediciones serán almacenados en una
base de datos que los distribuidores de energía eléctrica no pueden modificar,
siendo esto una ventaja para la CNEE puesto que podrán confiar más en los
reportes generados por el software propuesto.
Desde la perspectiva tecnológica es relevante, porque se diseñará el
esquema de datos estándar para almacenar la información de las distintas
EEMs en un Datawarehouse que permitirá realizar el análisis de información,
según las Normas de la Comisión Nacional de Energía Eléctrica de Guatemala.
8
9
3. ALCANCES
3.1. Perspectiva investigativa
3.1.1. Alcances descriptivos
De acuerdo al tema que se plantea, el alcance debe ser descriptivo tomando
en cuenta lo siguiente:
Investigar la arquitectura de sistemas para ingresar, almacenar,
procesar y consultar la información de las mediciones que realizan las
Empresas Eléctricas Municipales.
Investigar cuál es la mejor forma de recopilar y almacenar la
información necesaria para generar los reportes solicitados por la
Comisión Nacional de Energía Eléctrica CNEE.
Investigar el esquema de base de datos analítico que permita realizar
el cálculo de los indicadores de regulación y desbalance de tensión,
para conocer la calidad del producto técnico entregado al usuario.
3.2. Perspectiva técnica:
Desde la perspectiva técnica se tiene que establecer lo siguiente:
Utilizar la herramienta Microsoft Visio para realizar el diagrama de
arquitectura del sistema.
10
Utilizar el lenguaje de programación JAVA para desarrollar la
aplicación que permita recopilar y almacenar la información necesaria
para generar los reportes solicitados por la CNEE.
Utilizar el Sistema de Bases de Datos MySQL que servirá para hacer
el esquema analítico que permita realizar el cálculo de los indicadores
de regulación y desbalance de tensión.
3.3. Perspectiva de resultados:
La perspectiva de resultados abarca lo siguiente:
Diseño de la arquitectura de sistemas que permite el ingreso,
almacenamiento, procesamiento y consulta de la información de
regulación y desbalance de tensión para las mediciones de calidad
del producto de energía eléctrica.
Recopilación y almacenamiento de la información necesaria para
generar los reportes solicitados por la Comisión Nacional de Energía
Eléctrica CNEE.
Diseño del esquema de base de datos analítico que permite realizar
el cálculo de los indicadores de regulación y desbalance de tensión,
para conocer la calidad del producto técnico entregado al usuario.
11
4. MARCO TEÓRICO
4.1. Normas técnicas del servicio de distribución NTSD
Dentro de las Normas Técnicas del Servicio de Distribución que dispone la
CNEE están establecidos los derechos y obligaciones de los distribuidores y
usuarios del servicio eléctrico, también existen índices o indicadores de
referencia para calificar la calidad con que se suministra la energía eléctrica en
el punto de entrega o utilización del servicio. (CNEE, 1999)
El objetivo del sistema de medición es que las EEMs dispongan de un
sistema auditable que permita analizar las mediciones realizadas, para verificar
la calidad del producto respecto a los parámetros establecidos en las Normas
de la CNEE para el cálculo de las indemnizaciones.
La calidad del producto suministrado por las EEMs se evalúa mediante el
sistema de medición y control de la calidad del servicio eléctrico de distribución,
realizado por el propio distribuidor y supervisado por la CNEE, mediante
mediciones en períodos mensuales (Períodos de control), con un lapso mínimo
para la medición de siete días continuos (Período de medición) y la medición de
los parámetros de regulación de tensión y desbalance de tensión en intervalos
de quince minutos (Intervalos de medición). Esto se hizo utilizando equipos
especializados y apropiados para el análisis de la calidad del producto. (CNEE,
1999)
12
4.2. Indicadores de calidad de producto técnico de distribución de energía
eléctrica
Con los resultados de la totalidad de estas mediciones, se determinó
semestralmente índices o indicadores globales que reflejaron el
comportamiento del servicio eléctrico de distribución en los últimos doce meses.
Los indicadores son los siguientes:
Regulación de tensión
La regulación de tensión es la capacidad de mantener una tensión o
voltaje dado, aun cuando hay variación en la carga.
Para evaluar el conjunto de mediciones realizadas durante el proceso de
medición se calculan los índices o indicadores individuales y globales con el
cual se puede obtener el dato de indemnizaciones individuales y globales de los
usuarios afectados.
En la tabla III, se puede observar las tolerancias de los índices
individuales:
Tabla III. Tolerancia de índices individuales
TENSIÓN
TOLERANCIA ADMISIBLE RESPECTO DEL VALOR NOMINAL, EN %
ETAPA
TRANSICIÓN RÉGIMEN
A partir del Mes 1 hasta el 12
RÉGIMEN
A partir del Mes 13
SERVICIO URBANO
SERVICIO RURAL
SERVICIO URBANO
SERVICIO RURAL
SERVICIO URBANO
SERVICIO RURAL
BAJA 12 15 10 12 8 10
MEDIA 10 13 8 10 6 7
ALTA TRANSICIÓN
RÉGIMEN
A partir del Mes 1 hasta el 12
RÉGIMEN
A partir del Mes 13
7 6 5
Fuente: CNEE, 1999.
13
“Se considera que la energía eléctrica es de mala calidad cuando, en un
lapso mayor al cinco por ciento del correspondiente al total del período de
medición, las mediciones muestran que la regulación de tensión ha excedido el
rango de tolerancias establecidas”. (CNEE, 1999)
Desbalance de tensión
El desbalance de tensión en un sistema eléctrico de tres fases (trifásico),
ocurre cuando las tensiones entre las tres líneas no son iguales.
Índice de calidad de regulación de tensión
Índice de Regulación de Tensión (%) = ΔVk (%) = (| (Vk – Vn) |/ Vn) x 100
El índice para evaluar la tensión en el punto de entrega del Distribuidor al
Usuario, en un intervalo de medición (k), es el valor absoluto de la diferencia
(ΔVk) entre la media de los valores eficaces (RMS) de tensión (Vk) y el valor de
la tensión nominal (Vn), medidos en del mismo punto, expresado como un
porcentaje de la tensión nominal.
Frecuencia equivalente fuera de las tolerancias establecidas
En donde, NtrgNoPer es el número total de registros fuera de las tolerancias
establecidas y NrgTOT es la cantidad total de registros válidos.
TOT
NoPERNoPER
Nrg
NtrgFEB
14
Tolerancias para la regulación de tensión
Todos los índices o indicadores estipulados se calcularon en relación de
las tolerancias admisibles, para cada tipo de usuario, en la etapa que
corresponda. A continuación, se establecen las tolerancias de los índices o
indicadores individuales y globales:
Tolerancias de los índices individuales
Las tolerancias admitidas en la desviación porcentual, respecto de las
tensiones nominales en los puntos de entrega de energía eléctrica, estas son
indicadas en cada una de las etapas de transición y régimen.
Tabla IV. Tabla de tolerancias TENSIÓN SERVICIO URBANO SERVICIO RURAL
BAJA 8 10
MEDIA 6 7
Fuente: CNEE, 2009.
Se considera que la energía eléctrica es de mala calidad cuando, en un
lapso mayor al cinco por ciento del correspondiente al total del período de
medición, las mediciones muestran que la regulación de tensión ha excedido el
rango de tolerancias establecidas. (Ver tabla IV).
Tolerancias de los índices globales
Se establece como cinco por ciento el valor máximo para la tolerancia del
índice o indicador global FEBnoPER (Bandas no permitidas) durante el período
de control.
15
Indemnización por mala regulación de tensión
Si como resultado de las mediciones realizadas se detectara el
incumplimiento de las tolerancias fijadas en el artículo de las normas, los
distribuidores deberán indemnizar a los usuarios afectados, hasta que se
demuestre de manera fehaciente la solución del problema.
Se define a VkSUP como el porcentaje de desviación superior del valor
admisible definido en el artículo 24 de las normas.
Las indemnizaciones se describen a continuación:
Indemnización Individual (Factor de compensación determinado para
el período de medición):
En donde, CENS es el costo de la energía no suministrada (Q/kWh), CEB
es la valorización de la energía en función de la desviación detectada, como %
del CENS, por cada banda “B”, B=BP es la sumatoria de todos los registros a
indemnizar y ENEB que es la energía registrada durante el período de medición,
por cada banda “B”.
La indemnización individual se mantendrá hasta que el distribuidor
demuestre, mediante una nueva medición, que el problema ha sido resuelto,
determinándose su monto de acuerdo a la siguiente expresión:
Indemnización individual = (Dpm+Dnm) x Cpm
Dpm
BPB
BB CENSENECECpm 100/** )()(
16
Donde:
Dpm: Duración del período de medición en días.
Dnm Duración del período de tiempo, en días, contado a partir de la
finalización del período de medición, hasta la finalización de la nueva medición
en donde se demuestre que el problema ha sido resuelto.
Indemnización global:
Para el caso de incumplimiento a los Índices o indicadores globales, la
indemnización es la siguiente:
Donde:
(B=BP): Sumatoria sobre las bandas fuera de las tolerancias establecidas,
según corresponda con la etapa considerada.
ETF: Energía total facturada por el distribuidor en el período controlado, en
kWh.
FEBPB: Frecuencia equivalente por banda de tensión “B” fuera de las
tolerancias establecidas.
FEECB: Frecuencia equivalente por energía consumida desagregada por banda
de tensión “B”.
CEB: Valorización de la energía suministrada fuera de las tolerancias
establecidas por banda de tensión “B”.
Esta indemnización global se calcula agrupando cada tipo de usuarios,
en relación de las tolerancias admisibles en la etapa que corresponda, y será
reintegrada a todos los usuarios en forma proporcional a su consumo del
semestre controlado, exceptuando a aquellos que en dicho semestre se les ha
pagado una indemnización individual. El reintegro será global, es decir, que no
se discriminará por tipo de usuario o tarifa.
100/**** Globalión Indemnizac CENSFEBPCEFEECETF
BPB
BBB
17
4.3. Arquitectura de software
La arquitectura de software que poseen los sistemas que manejan la
información proporcionada por los equipos analizadores de calidad de energía
eléctrica, tanto la empresa CIRCUTOR como ECAMEC, es la arquitectura en
capas, cuyo concepto básico es separar la aplicación en diferentes niveles
funcionales. La mayoría de aplicaciones utilizan 3 capas, siendo estas: capa de
datos, capa de negocio y capa de interfaz de usuario. (Barroca, L., et al., 2000)
Capa de datos. Esta capa se encarga de recuperar y/o almacenar los datos
con los que trabaja nuestra aplicación. En este caso las mediciones de
energía eléctrica.
Capa de negocio. Esta capa representa la lógica del negocio. En ella se
encuentran todas las funciones que procesan los datos y con los cuales se
aplican las reglas del negocio. Aquí se procesa la información obtenida de
las mediciones y se analiza de acuerdo a los parámetros especificados por
el usuario, además se generan los reportes establecidos.
Capa de interfaz de usuario. También llamada capa de presentación. Esta
capa se encarga de realizar la interacción del usuario con las funciones
existentes en la capa de negocio.
En la figura 1, se puede ver la arquitectura de software en capas que muestra la
capa de interfaz de usuario, capa de negocio y capa de datos. (Microsoft, 2009).
18
Figura 1. Arquitectura de software en capas
Fuente: Microsoft, 2009.
En la figura 2, se puede ver cómo es la infraestructura de conexión con el
software Power Studio Scada de CIRCUTOR.
Figura 2. Arquitectura de software en capas circutor
Fuente: Circutor.com, 2016.
19
Cabe mencionar otra solución de software llamada LEVITON, que al igual
que las anteriores mide, monitorea y gestiona la información de las mediciones
de la calidad de energía eléctrica. El procedimiento inicia con los medidores de
energía que registran los datos de consumo en tiempo real, luego el centro de
monitorización de energía (EMH, Energy Monitoring Hub) recibe la información
del medidor y la envía al centro de datos del administrador de energía, el centro
de datos almacena, gestiona y procesa los datos en tiempo real.
Posteriormente, el software del administrador de energía analiza, calcula y
genera la información útil. Por último, el usuario inicia sesión en el sitio web del
administrador de energía y accede a la información y a los informes.
(Leviton.com, 2016)
Figura 3. Software de administración de energía Leviton
Fuente: Leviton.com, 2016.
4.4. Inteligencias de negocios
La inteligencia de negocios es una solución tecnológica que se utiliza para
convertir datos en información, optimizando el tiempo que se invierte para
analizarla, y que ayuda a las organizaciones en la toma de decisiones. (Reyes
& Nuñez, 2015)
20
Entre los elementos que involucran una inteligencia de negocios (ver
Figura 4) se describen los siguientes:
Fuente de Datos: contienen los datos que provienen de la operación
diaria del negocio. Los datos pueden ser estructurados y no
estructurados. Los estructurados son los que tienen un orden específico
y que pueden manipularse más fácilmente, mientras que los no
estructurados no tienen un orden lógico. (Gutiérrez, 2012)
ETL: Proceso de extracción, transformación y carga de datos (De sus
siglas en inglés Extract, Transform, Load) cuya funcionalidad puede
resumirse en la identificación de la información relevante de las fuentes
de datos, la extracción, la clasificación, integración de la información,
procedente de múltiples fuentes y la depuración de los datos basados en
las reglas de negocio; y por último, el traslado de ésta información a la
bodega de datos. (Fuentes & Valdivia, 2010)
Data Warehouse o bodega de datos: es un almacén donde están
concentrados los datos que servirán a las empresas para la gestión del
conocimiento y la inteligencia del negocio que ayudan a la toma de
decisiones. (Tejeda, 2010)
El objetivo de poseer un Data Warehouse es llevar la información al
usuario final para que le ayude a tomar las decisiones necesarias, para
mejorar el negocio.
KPI: Indicadores clave de desempeño (de sus siglas en inglés
Key Performance Indicators KPI) miden el nivel del desempeño de un
proceso. Son métricas utilizadas para alcanzar los objetivos propuestos.
21
Indican el estado actual de un negocio y ayudan a realizar una
planeación estratégica, para evaluar en el futuro. (Guevara & García,
2008)
Figura 4. Contexto de la inteligencia de negocios
Fuente: Gutiérrez, 2012.
4.5. Estructura de datos
Partiendo de las normas establecidas por la CNEE, a continuación, se
presenta un modelo de la estructura de datos con la definición de cada uno de
los campos que se requieren. (Ver tablas V, VI, VII, VIII y IX).
22
Tabla V. Datos de procesamiento de todas las mediciones
CAMPO DESCRIPCIÓN TIPO
NombreArchivo Número de identificación unívoco CNEE, según tabla II. Texto (8)
TensiónServicio Tensión nominal de servicio del usuario, en voltios Decimal
TipoServicio Urbano (U) o rural (R) Texto (1)
Estado Estatus del resultado del procesamiento del archivo de la medición: bueno, corto, Medición_Fallida, o Archivo_Fallido (*)
Texto (20)
FechaInicio Fecha y hora Inicio medición Fecha y Hora
FechaFinal Fecha y hora final de medición Fecha y Hora
Energía Energía consumida durante el período de medición Decimal
CurvaCarga Código identificación curva de carga para el procesamiento Texto (5)
RegTotales Cantidad de registros totales de 15 minutos de la medición Entero
RegVálidos Cantidad total de registros válidos de 15 minutos de la medición Entero
Reg_FTR Total de registros válidos fuera de las tolerancias para la regulación de tensión Entero
Reg_FTD Total de registros válidos fuera de las tolerancias para la desbalance de tensión Entero
Ener_FLR Energía total fuera de las tolerancias para la regulación de tensión Decimal
Ener_FLD Energía total fuera de las tolerancias para la desbalance de tensión Decimal
Indem_R Indemnización en Quetzales para el período de medición, por superarse las tolerancias para la regulación de tensión
Decimal
Indem_D Indemnización en Quetzales para el período de medición, por superarse las tolerancias para el Desbalance de tensión
Decimal
Fuente: CNEE, 1999.
(*) Una medición se considerará como:
BUENA: para archivos en los cuales no se han detectado problemas en su
procesamiento.
CORTA: para archivos en los cuales la cantidad de períodos válidos de 15
minutos es menor o igual a 576 (6 días).
Medición_Fallida: para archivos que no pudieron ser extraídos del equipo
de medición.
Archivo_Fallido: archivos en los que se verifican errores de datos por mal
funcionamiento del equipo de medición o inconvenientes informáticos, que
impiden su procesamiento.
23
Tabla VI. Valores de tensión para el procesamiento de los indicadores globales
CAMPO DESCRIPCIÓN TIPO
NombreArchivo Número de identificación unívoco CNEE, según tabla II. Texto (8)
NRG_Tot Número de registros válidos totales de 15 minutos Entero
NRG_11p Número de registros válidos para desviación > 10 % Entero
NRG_10p Número de registros válidos para 10 % Desviación > 9 % Entero
NRG_9p Número de registros válidos para 9 % Desviación > 8 % Entero
NRG_8p Número de registros válidos para 8 % Desviación > 7 % Entero
NRG_7p Número de registros válidos para 7 % Desviación > 6 % Entero
NRG_6p Número de registros válidos para 6 % Desviación > 5 % Entero
NRG_5p Número de registros válidos para 5 % Desviación > 4 % Entero
NRG_4p Número de registros válidos para 4 % Desviación > 3 % Entero
NRG_3p Número de registros válidos para 3 % Desviación > 2 % Entero
NRG_2p Número de registros válidos para 2 % Desviación > 1 % Entero
NRG_1p Número de registros válidos para 1 % Desviación > 0 % Entero
Fuente: CNEE, 1999.
Tabla VII. Valores de energía para el procesamiento de los indicadores globales
CAMPO DESCRIPCIÓN TIPO
NombreArchivo Número de identificación unívoco CNEE, según tabla II. Texto (8)
ENG_Tot Energía total registrada en el período de medición [en kWh] Decimal
ENG_11p Energía registrada en la medición para Desviación > 10 % Decimal
ENG_10p Energía registrada en la medición para 10 % Desviación > 9 % Decimal
ENG_9p Energía registrada en la medición para 9 % Desviación > 8 % Decimal
ENG_8p Energía registrada en la medición para 8 % Desviación > 7 % Decimal
ENG_7p Energía registrada en la medición para 7 % Desviación > 6 % Decimal
ENG_6p Energía registrada en la medición para 6 % Desviación > 5 % Decimal
ENG_5p Energía registrada en la medición para 5 % Desviación > 4 % Decimal
ENG_4p Energía registrada en la medición para 4 % Desviación > 3 % Decimal
ENG_3p Energía registrada en la medición para 3 % Desviación > 2 % Decimal
ENG_2p Energía registrada en la medición para 2 % Desviación > 1 % Decimal
ENG_1p Energía registrada en la medición para 1 % Desviación > 0 % Decimal
Fuente: CNEE, 1999.
24
Tabla VIII. Usuarios con indemnización
CAMPO DESCRIPCIÓN TIPO
NombreArchivo Número identificación unívoco CNEE, según tabla II, para la última medición. Texto (8)
IDUsuario Código identificación del usuario Texto(30)
Semestre Semestre con indemnización mayor a cero (1, 2, etc.) Entero
CPM_R Ultima indemnización individual por día en Quetzales mayor a cero, por inadecuada regulación de tensión.
Decimal
CPM_D Ultima indemnización individual por día en Quetzales mayor a cero por inadecuado desbalance de tensión
Decimal
Ind_R Indemnización semestral total resultante en Quetzales, por inadecuada calidad en la regulación de tensión
Decimal
Ind_D Indemnización semestral total en Quetzales, por inadecuada calidad en el desbalance de tensión
Decimal
Fuente: CNEE, 1999.
Tabla IX. Indicadores globales
CAMPO DESCRIPCIÓN TIPO
FEBnoPER Frecuencia equivalente fuera de las tolerancias permitidas [en %] Decimal
FECCnoper Sumatoria de las frecuencias equivalentes por energía consumida para las bandas no permitidas
Decimal
Ind_Global Monto total en Quetzales correspondiente a la indemnización global Decimal
Fuente: CNEE, 1999.
25
5. PRESENTACIÓN DE RESULTADOS
5.1. Diseño de la arquitectura y desarrollo de la aplicación ANERSOFT
5.1.1. Flujo del proceso
El funcionamiento de la aplicación inicia cuando el usuario ingresa los
datos de la EEM, la fecha inicial, fecha final de la medición y la fecha de
actualización. Luego selecciona el archivo de texto que contiene las mediciones
a ese período. Después de esto, el sistema procesa la información,
almacenando los datos de las mediciones, depurando y validando los registros
de acuerdo a las normas de la CNEE. Finalmente realiza los procesos para
calcular índices y generar los reportes y gráficas solicitados. Ver figura 5.
5.1.2. Casos de uso
La CNEE realiza un sorteo entre los usuarios a quienes se verificará la
calidad del producto técnico y remite a la EEM para que haga la medición de
energía. El encargado de producto técnico realiza el cronograma de instalación
del equipo de medición y remite el cronograma a la CNEE, de igual forma
remite el cronograma al técnico para que realice las mediciones
correspondientes. El técnico instala el equipo de medición y descarga los datos
registrados por el equipo de medición, con la ayuda de ANERSOFT analiza los
archivos descargados y remite el informe a la CNEE. Ver figura 6.
26
Figura 5. Diagrama de flujo
Fuente: elaboración propia.
Figura 6. Casos de uso
Fuente: CNEE, 2009.
27
5.1.3. Diagrama de componentes de red
En la figura 7, se observa los componentes que están involucrados en el
funcionamiento de la aplicación. La computadora de escritorio de las EEM’s que
envían los archivos de mediciones, las computadoras de escritorio de la CNEE
donde está instalada la aplicación, el servidor de base de datos donde se
almacenan las mediciones y los datos procesados.
Figura 7. Arquitectura de red
Fuente: elaboración propia.
5.1.4. Arquitectura del sistema
Como se observa en la figura 8, el archivo de medición de energía
eléctrica generado por el dispositivo de medición es enviado al servidor web de
donde es procesado por la aplicación Java, la cual almacena la información en
el servidor de base de datos MySQL.
28
Figura 8. Arquitectura del sistema
Fuente: elaboración propia.
Para la aplicación se utilizará un modelo de arquitectura de cuatro capas,
siendo estas: capa de presentación o interfaz gráfica, capa de aplicación o de
servicios web, capa de lógica del negocio o modelo, capa de datos o
repositorio. Ver figura 9.
Fuente: elaboración propia.
5.2. Proceso de recopilación y almacenamiento de la información
5.2.1. Procesamiento y depuración de la información
El archivo de texto que contiene la información de las mediciones es
procesado por la aplicación y almacenada en la tabla de mediciones. Existe un
Capa 1: Presentación
- Ingreso del usuario - Formulario selección de archivos de mediciones a importar - Formulario para procesar la información - Formulario para obtener resultados
Capa 2: Aplicación
- Accede a la capa de dominio para realizar los procesos y obtener reportes
Capa 3: Dominio
- Se encuentran las funciones que hacen el proceso de los datos. - Facilita a que las aplicaciones se desarrollen
Capa 4: Datos
- Se almacenan los datos obtenidos en el proceso de la medición. - Recupera los datos para generar los reportes solicitados por la CNEE
Figura 9. Arquitectura de software de cuatro capas
29
proceso de validación donde se depura y analiza la información para luego
almacenarla en la tabla de validación. Ver figura 10.
Figura 10. Procesamiento de la información
Fuente: elaboración propia.
5.2.2. Funciones de lectura
En la figura 11, se enumeran los procesos que leen la tabla de validación,
en donde se encuentran almacenados los datos procesados y depurados, para
luego realizar los cálculos y grabar en las tablas de resultados.
Figura 11. Lectura de base de datos
Fuente: elaboración propia.
30
Los procesos que se encargan de la creación de reportes y generación de
gráficas hacen la lectura de cada tabla de resultados, como se indica en la
figura 12.
Figura 12. Lectura de información para generar los reportes
Fuente: elaboración propia.
5.3. Diseño de esquema de base de datos
5.3.1. Modelo de base de datos
El diagrama de la base de datos contiene ocho tablas: tabla archivo donde
está la información de los archivos que se procesan, tabla medición donde se
almacenan los datos de las mediciones, tabla validación que contiene los datos
procesados y depurados, tabla índice que guarda el índice de regulación de
tensión y la indemnización, la tabla índice_ global que contiene el valor de los
índices globales, las tablas datos_procesamiento, datos_tensión, datos_energía
31
que almacenan los datos para generar los reportes y crear las gráficas. Ver
figura 13.
Figura 13. Diagrama analítico de la base de datos
Fuente: elaboración propia.
32
5.4. Reportes y resultados
5.4.1. Información obtenida por la CNEE
Anteriormente la CNEE procesaba la información, exportando el archivo
de mediciones e insertándolo en un libro de Excel.
Figura 14. Libro Excel CNEE
Fuente: Reporte CNEE, 2016.
Como se observa en la figura 14, en este libro de Excel ya estaban
establecidas las fórmulas para hacer los cálculos y generar las gráficas
necesarias. Los reportes y gráficas que solicita la CNEE son:
a) Índice de regulación de tensión e indemnización individual
IR % = |Vk-Vn|*100
Vn
en dónde Vk es la tensión medida y Vn la tensión nominal.
Indemnización individual = (Dpm+Dnm) x Cpm
Dpm
33
En donde Dpm es la duración del período de medición en días, Dnm la
duración del período de tiempo en días y Cpm el factor de compensación
determinado para el período de medición. En la figura 15, se observa este
cálculo.
Figura 15. Reporte de índice de regulación de tensión e indemnización
Fuente: Reporte CNEE, 2016.
b) Registros fuera de tolerancia y energía registrada:
Con los datos depurados se genera la gráfica mostrada en la figura 16.
Figura 16. Gráfica de registros fuera de tolerancia y energía registrada
Fuente: Reporte CNEE, 2016.
kW
h
No d
e R
egis
tro
s
34
c) Tensión medida por día y por hora:
Así mismo se pueden generar las gráficas de tensión por día y por tiempo.
Ver figuras 17 y 18.
Figura 17. Gráfica de tensión medida por día
Fuente: Reporte CNEE, 2016.
Figura 18. Gráfica de tensión medida por hora
Fuente: Reportes CNEE, 2016.
35
d) Índices e indicadores globales:
Finalmente, en la figura 19 se muestra cómo se calculan los índices e
indicadores globales.
Figura 19. Índices e indicadores globales de regulación de tensión
Fuente: Reportes CNEE, 2016.
5.4.2. Información obtenida por la aplicación ANERSOFT
Con la aplicación que se desarrolló en JAVA, ANERSOFT, el archivo de
medición se procesa y se almacena en la base de datos MySQL, para luego
depurarla, hacer los cálculos y generar los reportes y gráficas solicitadas. Se
muestra en la figura 20, el ingreso de la información y en la figura 21 cómo se
selecciona el archivo de medición.
Figura 20. Aplicación ANERSOFT, ingreso de datos
Fuente: elaboración propia.
36
Vo
ltio
s
Figura 21. Aplicación ANERSOFT, selección del archivo de medición
Fuente: elaboración propia.
Al procesar el archivo de medición se toman los valores de fecha, tiempo y
tensión con los cuales se calculan los indicadores de calidad de producto
técnico de distribución de energía eléctrica. En la tabla X se observan algunos
de los valores obtenidos.
En la imagen 22 se muestra la gráfica obtenida con los valores de la tabla
10 y en la imagen 23 la gráfica obtenida con los valores de la tabla XI.
Figura 22. Gráfica de tensión medida por día
Fuente: elaboración propia, generada por la aplicación.
37
Tabla X. Resultados de la medición Fecha Tiempo Tensión (V)
01/02/2016 09:15:00 112.8
01/02/2016 09:30:00 112.7
01/02/2016 09:45:00 113.3
01/02/2016 10:00:00 114
- - -
02/02/2016 09:15:00 116.2
02/02/2016 09:30:00 117.1
02/02/2016 09:45:00 116.7
02/02/2016 10:00:00 117.6
- - -
03/02/2016 09:15:00 116.7
03/02/2016 09:30:00 115.5
03/02/2016 09:45:00 114.7
03/02/2016 10:00:00 113.8
- - -
04/02/2016 09:15:00 114
04/02/2016 09:30:00 111.3
04/02/2016 09:45:00 113.7
04/02/2016 10:00:00 113
- - -
05/02/2016 09:15:00 117.5
05/02/2016 09:30:00 116.4
05/02/2016 09:45:00 116.4
05/02/2016 10:00:00 116.1
- - -
06/02/2016 09:15:00 116.1
06/02/2016 09:30:00 115.6
06/02/2016 09:45:00 116.9
06/02/2016 10:00:00 115.9
- - -
07/02/2016 09:15:00 117.4
07/02/2016 09:30:00 117.6
07/02/2016 09:45:00 119
07/02/2016 10:00:00 118.5
- - -
08/02/2016 09:15:00 118.3
08/02/2016 09:30:00 118.3
08/02/2016 09:45:00 118.4
08/02/2016 10:00:00 119.4
Fuentes: elaboración propia.
Tabla XI. Tensión (V) medida por día
Fecha Promedio Máximo Mínimo Desviación Estándar
01/02/2016 111.06 116.00 106.40 2.43
02/02/2016 113.93 118.90 108.40 2.29
03/02/2016 112.45 118.90 103.20 4.09
04/02/2016 113.71 119.10 108.30 1.89
05/02/2016 115.89 119.60 110.80 1.41
06/02/2016 116.85 121.30 110.80 2.57
07/02/2016 118.80 122.30 114.90 1.66
08/02/2016 121.51 123.90 118.30 1.61
Total 115.29 123.90 103.20 3.70
Fuente: elaboración propia.
38
Vo
ltio
s
Figura 23. Gráfica de tensión medida por hora
Fuente: elaboración propia, generada por la aplicación.
Tabla XII. Tensión (V) medida por hora
Tiempo Promedio Máximo Mínimo Desviación Estándar
00:00 - 00:45 116.31 122.30 110.60 3.57
01:00 - 01:45 117.50 123.10 112.40 3.01
02:00 - 02:45 117.77 122.90 113.40 3.01
03:00 - 03:45 117.93 122.90 113.30 2.98
04:00 - 04:45 118.24 118.24 113.20 3.10
05:00 - 05:45 117.10 121.30 112.10 2.79
06:00 - 06:45 117.01 123.70 111.40 3.38
07:00 - 07:45 118.69 123.70 116.00 1.98
08:00 - 08:45 118.28 123.90 113.90 2.23
09:00 - 09:45 115.80 119.50 111.30 2.02
10:00 - 10:45 115.05 118.60 112.00 1.93
11:00 - 11:45 114.40 119.90 110.70 2.35
12:00 - 12:45 114.51 117.80 112.20 1.81
13:00 - 13:45 114.80 119.00 111.00 2.15
14:00 - 14:45 113.68 118.70 108.20 2.92
15:00 - 15:45 113.84 119.50 109.50 3.03
16:00 - 16:45 115.18 119.60 111.00 2.21
17:00 - 17:45 115.84 119.50 111.00 2.05
18:00 - 18:45 113.48 119.70 108.00 3.01
19:00 - 19:45 112.09 115.60 107.60 2.62
20:00 - 20:45 111.91 118.00 104.50 3.37
21:00 - 21:45 111.19 117.70 103.20 4.14
22:00 - 22:45 112.11 120.20 104.10 4.89
23:00 - 23:45 113.59 122.30 104.90 5.12
Fuente: elaboración propia.
39
De igual forma se obtuvieron los datos para hacer la gráfica de registros
fuera de tolerancia y la gráfica de la energía registrada que se muestran en las
figuras 24 y 25.
Figura 24. Gráfica de registros fuera de tolerancia
Fuente: elaboración propia, generada por la aplicación.
Figura 25. Gráfica de energía registrada
Fuente: elaboración propia, generada por la aplicación.
40
Y, por último, como se observa en las figuras 26 y 27, se generaron los
reportes de índice de regulación de tensión e indemnización individual y el de
índices e indicadores globales.
Figura 26. Reporte de índice de regulación de tensión e indemnización
Fuente: elaboración propia, generada por la aplicación.
Figura 27. Reporte de índices globales
Fuente: elaboración propia, generada por la aplicación.
41
6. DISCUSIÓN DE RESULTADOS
ANERSOFT cambió el proceso manual que utilizaba la CNEE a un
proceso automatizado donde se facilita el procesamiento de los datos y permite
a la institución obtener información valiosa en el tiempo y lugar correctos para
tomar decisiones acertadas.
La parte inicial de la recolección de datos puede mejorarse en futuros
proyectos, utilizando desde su recopilación un servicio en la nube, ya que por el
momento para enviar el archivo de medición lo hacen por medio de un sitio
FTP. Para generar esta información se utiliza un equipo especial para medir la
regulación de tensión y el desbalance de tensión. Las EEM’s utilizan el equipo
CIRCUTOR Serie AR5L vendido por la empresa española Circutor. Ver figura
